Google Gemini Robotikmodelle ermöglichen intelligentere Roboter

Seit Jahrzehnten symbolisieren Roboter die Zukunft und tauchen in Forschungslabors, Science-Fiction-Filmen und hochmodernen Industrie-Prototyp-Vorführungen auf. Dank der jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) verlassen diese Prototypen nun die kontrollierten Umgebungen und finden Anwendung in der realen Welt. 

Insbesondere unternimmt Google mit Gemini Robotics einen Schritt in Richtung der Technologie, die für den Bau von intelligenteren Robotern erforderlich ist. Das am 12. März 2025 gestartete Gemini Robotics-Modell und sein Begleitmodell, Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning), sind die neuesten Innovationen von Google DeepMind. 

Sie basieren auf Gemini 2.0, einem multimodalen Large Language Model (LLM), das verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Audio und Video verarbeiten und generieren kann, was vielseitigere und natürlichere Interaktionen ermöglicht. Diese Modelle bringen die multimodalen Fähigkeiten von Gemini 2.0 in die physische Welt und ermöglichen agilere, interaktivere und intelligentere Roboter.

Im Gegensatz zu traditionellen Robotern, die festen Anweisungen folgen, können Roboter, die mit Gemini Robotics-Modellen integriert sind, beispielsweise Vision und Sprache verarbeiten. Dies ermöglicht es ihnen, Echtzeitentscheidungen zu treffen und sich an veränderte Umgebungen anzupassen.

In diesem Artikel werden wir Gemini Robotics und Gemini Robotics-ER, die Funktionsweise dieser Modelle sowie ihre wichtigsten Funktionen und Anwendungen untersuchen. Los geht's!

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Einführung von Google Gemini Robotics

Google’s Gemini Robotics ist ein fortschrittliches KI-Modell, das Robotern die Fähigkeit verleihen soll, die physische Welt wahrzunehmen, zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Als Vision-Language-Action (VLA)-Modell ermöglicht es Robotern, Anweisungen zu verarbeiten, ihre Umgebung zu interpretieren und komplexe Aufgaben mit hoher Präzision auszuführen.

Das Gemini Robotics-ER-Modell verbessert unterdessen die Fähigkeit eines Roboters, räumliche Beziehungen zu verstehen, wie Objekte positioniert sind, wie sie sich bewegen und wie sie interagieren. Dies hilft Robotern, Aktionen vorherzusehen und ihre Bewegungen entsprechend anzupassen. 

Betrachten wir zum Beispiel eine Aufgabe, bei der ein Roboter einen Draht um einen Kopfhörer wickeln muss. Gemini Robotics-ER hilft ihm, die Szene zu verstehen, die Form und Flexibilität des Drahtes zu erkennen, die Struktur des Kopfhörers zu identifizieren und vorherzusagen, wie sich der Draht beim Bewegen biegen wird. Dann übersetzt Gemini Robotics dieses Verständnis in Aktionen, indem es beide Hände koordiniert, um den Draht sanft zu manipulieren, seinen Griff anpasst, um ein Verheddern zu vermeiden, und eine sichere Wicklung gewährleistet.

Durch die Kombination von Wahrnehmung und Handlung schaffen Gemini Robotics und Gemini Robotics-ER ein intelligentes System, das es Robotern ermöglicht, anspruchsvolle Aufgaben in dynamischen Umgebungen effizient auszuführen.

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KI in der Robotik: Erkundung der Funktionsweise von Gemini Robotics

Als Nächstes wollen wir jedes Modell genauer unter die Lupe nehmen, um besser zu verstehen, wie Gemini Robotics und Gemini Robotics-ER zusammenarbeiten, um Flexibilität und schnelle Aktionen in Einklang zu bringen. 

Einerseits nutzt Gemini Robotics-ER zwei Schlüsselmechanismen: Zero-Shot-Codegenerierung und Few-Shot In-Context Learning (ICL). Mit der Zero-Shot-Codegenerierung kann das Modell Code zur Steuerung des Roboters auf der Grundlage von Aufgabenanweisungen, Bildern und Echtzeitdaten erstellen, ohne dass zusätzliches Training erforderlich ist. 

Auch mit Few-Shot Learning passt sich das Modell an neue Aufgaben an, indem es aus wenigen Beispielen lernt, wodurch der Bedarf an umfangreichem Training reduziert wird. Zusammengenommen ermöglichen diese Methoden dem Roboter, komplexe Aufgaben schnell auszuführen und sich mit minimalem Aufwand an neue Herausforderungen anzupassen.

Gemini Robotics hingegen ist auf Geschwindigkeit und Effizienz ausgelegt. Es verwendet ein Hybridsystem, das aus einem Cloud-basierten Backbone und einem Onboard-Action-Decoder besteht. Der Cloud-basierte Backbone verarbeitet Informationen schnell, mit einer Query-to-Response-Latenz von unter 160 Millisekunden. 

Dann hilft der Onboard-Decoder, diese Daten in Echtzeit-Aktionen zu übersetzen. Dieses kombinierte System erreicht eine Gesamtansprechzeit von etwa 250 Millisekunden bei einer Steuerungsgeschwindigkeit von 50 Aktionen pro Sekunde.

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Hauptfähigkeiten von Gemini Robotics 

Hier ist ein kurzer Einblick in die wichtigsten Funktionen von Gemini Robotics:

• Allgemeingültigkeit: Es kann sich an Änderungen in Beleuchtung, Hintergründen und Objekten anpassen und dabei präzise bleiben. Es versteht auch umformulierte oder mehrsprachige Befehle und kann Bewegungen an unterschiedliche Bedingungen anpassen.
  
  
• Interaktivität: Dieses Modell kann eine breite Palette von Befehlen in natürlicher Sprache verarbeiten und intuitiv reagieren. Es passt seine Aktionen auch an Echtzeitänderungen in der Umgebung an, was es ideal für die Mensch-Roboter-Kollaboration macht.
  
  
• Geschicklichkeit: Ein Roboter, der von diesem Modell angetrieben wird, kann komplexe, präzise Aufgaben ausführen, wie z. B. das Falten von Origami oder das Handhaben empfindlicher Objekte. Ob es sich um einen schrittweisen Prozess oder um schnelle Aktionen handelt, das Modell kann helfen, diese effizient auszuführen.

• Mehrere Ausführungsformen: Es funktioniert auf verschiedenen Roboterplattformen, wie z.B. Zwei-Arm-Systemen und humanoiden Robotern, mit geringem Feinabstimmungsaufwand. Es passt sich schnell an neue Aufgaben an und behält dabei eine hohe Leistung bei.

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Hauptfähigkeiten von Gemini Robotics – ER

Hier ist ein Blick auf einige der wichtigsten Funktionen von Gemini Robotics-ER, die Robotern helfen, die Welt zu verstehen und mit ihr zu interagieren:

• Objekterkennung und -verfolgung: Sie kann verwendet werden, um Objekte sowohl im 2D- als auch im 3D-Raum zu identifizieren und zu verfolgen. Durch die Verwendung von natürlichsprachlichen Abfragen hilft sie Robotern, Objekte zu finden und ihre Positionen vorherzusagen, sei es basierend auf Typ, Ort oder Funktion.
  
  
• Pointing: Diese Funktion ermöglicht es dem Modell, bestimmte Objekte oder Teile innerhalb eines Bildes mithilfe präziser Koordinaten zu lokalisieren. Es kann verwendet werden, um Robotern zu helfen, ganze Objekte, Teile von Objekten oder sogar leere Räume zu lokalisieren.

• Griffvorhersage: Gemini Robotics-ER kann verwendet werden, um die beste Art und Weise zu bestimmen, Objekte basierend auf ihrer Form und Funktion zu greifen. Es sagt voraus, wo man greifen soll, egal ob es sich um eine Banane oder einen Tassengriff handelt, wodurch Roboter in die Lage versetzt werden, Gegenstände mit Sorgfalt zu handhaben.
  
  
• Trajektorien-basierte Argumentation: Das Modell kann verwendet werden, um Bewegungspfade zu planen, indem es Aktionssequenzen vorhersagt. Zum Beispiel kann es eine Roboterhand zu einem Werkzeug führen oder Wegpunkte für eine bestimmte Aufgabe definieren und dem Roboter helfen, Aufgaben effizient zu erledigen.
  
  
• Multi-View Korrespondenz: Diese Funktion hilft dem Modell, 3D-Strukturen zu verstehen, indem es vergleicht, wie Objekte aus verschiedenen Blickwinkeln erscheinen. Sie kann verwendet werden, um das räumliche Denken zu verbessern, wodurch Roboter besser mit Objekten in dynamischen Umgebungen interagieren können.

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Anwendungen von Google Gemini Robotikmodellen

Nachdem wir nun die wichtigsten Fähigkeiten von Gemini Robotics und Gemini Robotics-ER besprochen haben, wollen wir uns ihre realen Anwendungen in verschiedenen Branchen ansehen.

Google Gemini Robotics kann in der Fertigung eingesetzt werden

Wenn es um die Fertigung geht, sind Präzision und Geschwindigkeit wichtig, aber Anpassungsfähigkeit sorgt für einen reibungslosen Ablauf. Beispielsweise kann ein Gemini-gesteuerter Industrieroboter ein Riemenscheibensystem montieren, indem er die richtigen Komponenten identifiziert, sie korrekt positioniert und ein flexibles Gummiband mit präziser Kraft handhabt. 

Er kann das Band dehnen, es um die Riemenscheiben legen und es befestigen, ohne dass es bricht oder sich falsch ausrichtet. Wenn sich der Aufbau ändert oder die Aufgabe variiert, kann sich der Roboter anpassen, ohne dass eine umfangreiche Neuprogrammierung erforderlich ist. Diese intelligente Automatisierung reduziert Fehler, verbessert die Effizienz und sorgt für reibungslose Fertigungsprozesse.

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Smart Homes ermöglicht durch Gemini Robotics

Volle Terminkalender können es schwierig machen, mit den Hausarbeiten Schritt zu halten. Intelligente Roboter können einspringen, um Aufgaben wie Putzen, Sortieren von Lebensmitteln und sogar Hilfe bei der Zubereitung von Mahlzeiten zu übernehmen und so das tägliche Leben zu erleichtern. 

Das könnte so aussehen, dass ein Roboter eine Lunchtüte packt, sorgfältig Lebensmittel auswählt und hineinlegt, während er seinen Griff anpasst, um zerbrechliche Gegenstände wie Obst oder Dosen zu schützen. Selbst wenn sich die Anordnung ändert, kann sich der Roboter selbstständig anpassen und so die täglichen Aufgaben mit minimaler Aufsicht erleichtern.

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Vor- und Nachteile der Nutzung von Gemini Robotics 

Gemini Robotics erweitert die Einsatzmöglichkeiten von Robotern, von der präzisen Fertigung bis hin zur intelligenten Unterstützung im Haushalt. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile des Einsatzes von Gemini Robotics in verschiedenen Anwendungsbereichen: 

• Minimale Trainingsanforderungen: Im Gegensatz zu traditionellen Robotern können Gemini Robotics-gesteuerte Roboter aus wenigen Demonstrationen lernen, wodurch die Trainingskosten gesenkt und die Bereitstellung vereinfacht wird.
  
  
• Erhöhte Sicherheit: In gefährlichen Umgebungen können Roboter, die mit Gemini Robotics integriert sind, gefährliche Aufgaben ausführen und so das Verletzungsrisiko für menschliche Arbeitskräfte verringern.
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• Anpassbare Funktionen: Die Flexibilität von Gemini Robotics bedeutet, dass es auf die spezifischen Bedürfnisse verschiedener Branchen oder einzelner Unternehmen zugeschnitten werden kann, was spezialisierte Anwendungen und einzigartige Lösungen ermöglicht.

Gemini Robotics bietet zwar mehrere Vorteile, es ist aber auch wichtig, die folgenden Einschränkungen anzusprechen:

• Herausforderungen durch räumliche Beziehungen: Diese Modelle haben möglicherweise Schwierigkeiten, räumliche Beziehungen über lange Videosequenzen hinweg zu verfolgen, was ihre Fähigkeit beeinträchtigt, Objekte im Laufe der Zeit zu verfolgen und zu verstehen.
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• Mangel an numerischer Präzision: Die Vorhersagen des Modells, wie z. B. Punkte und Bounding Boxes, sind möglicherweise nicht präzise genug für Aufgaben, die eine feine Steuerung erfordern, wie z. B. heikle Roboteraufgaben.
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• Komplexe Aufgaben: Gemini Robotics kann Schwierigkeiten haben, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die mehrstufige Überlegungen und präzise Bewegungen erfordern, insbesondere in neuen oder unbekannten Situationen. 

Die Zukunft der KI in der Robotik

Da KI immer weiter fortschreitet, treiben Modelle wie Gemini Robotics und Gemini Robotics-ER die Zukunft der Robotik voran. Zukünftige Verbesserungen werden sich wahrscheinlich auf die Verbesserung des mehrstufigen Denkens konzentrieren, wodurch Roboter in die Lage versetzt werden, Aufgaben in logische Schritte zu unterteilen, um eine höhere Präzision zu erzielen.

Ein weiterer wichtiger Entwicklungsbereich, an dem Google DeepMind arbeiten will, ist das simulationsbasierte Training. Durch das Lernen in virtuellen Umgebungen vor dem Einsatz in der realen Welt können Roboter ihre Entscheidungsfindung und Bewegungen verfeinern und Fehler in praktischen Anwendungen minimieren.

Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien könnten sie den Weg für eine Zukunft ebnen, in der Roboter autonomer, anpassungsfähiger sind und nahtlos mit Menschen im Alltag zusammenarbeiten können.

Wesentliche Erkenntnisse

Gemini Robotics ist ein großer Schritt nach vorn in der KI-gesteuerten Automatisierung und verbindet digitale Intelligenz mit realen, physischen Aufgaben. Durch die Kombination von Vision, Sprache und handlungsbasiertem Lernen können diese Roboter komplexe Aufgaben präzise und anpassungsfähig bewältigen. 

Da Roboter immer intelligenter werden, werden sie wahrscheinlich eine größere Rolle im täglichen Leben spielen und die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine verändern. Dieser Fortschritt bringt uns einer intelligenten, stärker vernetzten Welt näher, in der KI-gesteuerte Automatisierung sowohl die Industrie als auch alltägliche Aufgaben verbessert.

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